大规模场景运动恢复结构研究综述

运动恢复结构旨在基于图像间的局部特征匹配解算相机在全局统一坐标系下的绝对位姿,是基于图像的三维重建中的关键问题.近年来,随着采集设备、计算资源以及理论方法的发展,运动恢复结构研究已逐渐由实验室小规模可控场景向室内外大规模实际场景扩展,并取得了成果显著的理论方法与实际应用.文中从实际应用出发,综述了面向大规模场景三维重建的运动恢复结构研究领域的最新成果;专注于运动恢复结构中相机位姿解算核心问题,并全面介绍了其中的最新成果按照解析式与学习式方法进行;在此基础上,为助力社区发展,讨论与分析的运动恢复结构当前研究进展与未来发展态势.

运动恢复结构生成点云的密度调控方法

针对序列图像生成点云与激光扫描点云密度不一致问题,提出了一种基于运动恢复结构生成点云的密度调控方法。该方法首先比较序列图像生成的点云与目标点云的密度以确定密度增大减小方向;其次提取图像特征点,根据图像特征点与对应生成点云的空间映射关系设定单元格大小,对图像特征点区域均匀网格划分,以距各单元格中心距离最近的特征点来表示其所属单元格中的所有点,实现密度减小,最小二乘拟合插值各单元格中的特征点实现密度增大;然后采用KLT特征点跟踪算法得到匹配点;最后根据匹配点对生成图像点云。实验结果表明,该方法通过调整单元格大小或插值步长来控制图像生成点云密度,并取得了较好的调控效果。

多视点立体视觉测量网络组网方法

立体视觉组网测量是三维测量得以实现的核心技术,在测量过程中,为了保证三维重构的全覆盖和重构精度,需要摄像机进行密集拍摄,因此产生了三维测量的速度慢,计算量较大等问题。针对上述问题,提出了一种多视点立体视觉测量网络组网方法。首先,通过SFM技术(运动恢复结构)获得待测物模型,建立椭球体基准坐标,估计相机与待测物的最佳距离,布置初始视点位置;然后,基于可视化约束条件对初始视点进行聚类分析和循环迭代,筛选出最少的相机数目实现全覆盖三维成像;最后,进行测量实验,布置以灯罩为待测物的椭球形测量网络,并在不同景深下进行相机数目、覆盖率和测量精度与球形测量网络的对比分析。实验结果表明:通过该方法最终迭代筛选出了22个视点,使得覆盖率达到100%,测量精度的标准差均值稳定到1.1 mm,测量效率较球形网络有明显提升,经三维重建出的灯罩效果图能够还原出待测物原貌,验证了所提出方法的可行性。

麻黄碱对脑缺血大鼠运动功能恢复的影响及分子机制研究

目的:研究麻黄碱对大鼠大脑中动脉闭塞(MCAO)后运动功能康复的影响,并探讨其加速神经康复的分子机制。方法:体重为220—250g的雄性SD大鼠56只,随机分为假手术组,自然恢复组和治疗组。应用Koizumi线栓法建立单侧MCAO模型。术后1周,2周,3周,4周应用横木行走试验评定运动功能改善,免疫组织化学方法检测缺血周围区生长相关蛋白(GAP-43)、突触素(SYP)表达的变化。结果:横木行走试验评分显示治疗组康复速度明显高于自然恢复组;在1,2,3周时,免疫组化光密度定量测定显示治疗组GAP-43和SYP的表达水平高于自然恢复组。结论:麻黄碱可加速脑缺血后动物的运动功能恢复速度,其机制与促进脑内神经重塑和结构重建的分子表达有关。

室外动态场景图的构建及其三维重建方法研究

合理有效的表示空间和场景语义信息是计算机视觉高级任务的基础之一.目前多数场景表示工作都是基于室内静态环境展开的,对室外场景表示时,存在三维建模结果易受到光照等干扰以及分层表示的属性、结构不适用的问题.故提出了一种针对室外环境的空间感知统一表示——室外3D动态场景图,根据室外场景中对象的不同尺度、种类等,对分层的属性及逻辑进行改进.特别针对现有三维重建方法易受到室外环境干扰的问题,结合深度特征度量改进稀疏重建中关键点调整和束调整步骤,通过改进后的关键点位置和相机位姿提高稠密重建的结果.在ETH3D数据集与自采室外图像上进行三维重建实验,并从准确率、完整率以及F1分数等指标上与其他多视几何方法进行了对比.实验结果表明,所提方法能够更精确的重建室外场景,并且在光照等室外条件不理想情况下重建效果更好.

冰上运动员身体倒置放松训练器的研究与应用方法简介

介绍一种冰上运动员倒置放松训练器的结构功能特点、使用方法及对肌肉疲劳恢复的作用。

基于多视图立体视觉的沙堆三维尺寸测量研究

利用从运动中恢复结构方法(SFM),提出了一种基于多视图立体视觉的沙堆三维重建及三维尺寸测量方法。首先根据SFM方法的求解不稳定特点,结合光束平差法对SFM求解过程进行分析及优化;其次针对SFM重建结果为稀疏点云的问题,利用基于面片的稠密重建算法重新生成稠密的三维点云,再利用泊松算法对密集点云进行三维曲面重建;最后获得模型的三维尺寸信息。对某建筑工地的沙堆进行了三维尺寸的测量实验,实验结果验证了该方法的有效及可行性,提高了重建能力及精度,同时考虑了目标实际测量误差与重建误差,能够满足实际智能测量的应用需求。

恢复方法的原则思考

恢复方法的原则思考黄庆澍（厦门大学体育教学部３６１００５）竞技体育训练，必然伴随着运动员身体物质能源的损耗。训练后，机体物质能源的恢复，是训练的物质基础、没有充分的物质能源的恢复，再训练就没有意义。去年，美国一位教练来华时，曾指出，中国的训练手段并不...

基于无人机影像的露天矿工程量监测分析方法

提出了一种基于无人机影像序列的露天矿工程量(采剥量、堆放量等)计算方法.该方法利用旋翼无人机搭载低成本便携式数码摄像机获取露天矿山不同时间的视频帧或影像序列.基于运动恢复结构(Sf M)和多目立体视觉(PMVS)算法,自动生成矿山完整、致密的三维点云.研究设计了一种基于形态不变区的点云配准方法进行两期点云空间配准,并采用DTM三角网差值法计算矿山工程量.矿堆体积变化无人机监测实验结果表明,该方法重建点云模型的点间相对误差小于±1%,堆放体积变化监测精度接近92%,基本达到地面Li DAR扫描的堆放体积变化监测精度.

基于三维重建的大区域无人机影像全自动拼接方法

低成本无人机由于不具有精密的惯性导航系统,其拍摄区域有可能是一些难以布设控制点的无人区,因此无法采用传统的航空摄影测量处理手段获得拍摄区域的拼接影像。为此,提出一种基于三维重建的无人机影像全自动拼接方法。利用从运动恢复结构和多视角立体算法重建拍摄区域的密集点云,根据密集点云数据采用一种基于邻点分布约束的点坐标插值算法内插待定点空间坐标,运用间接微分纠正方法对影像进行几何校正,从而获得几何一致的拼接影像。实验结果表明,该方法全程无需人工干预且拼接耗时短,相邻影像之间几何拼接精度约为2.5个像素。

E.Gibson谈婴儿知觉的研究方法及其发现

过去的十年,由于研究婴儿知觉的方法有了重大的突破,因而对婴儿,特别是对新生儿的知觉发展有了新的发现。主要的发现可归纳为以下三方面:1、基本感觉过程:包括视敏度;立体视锐;颜色视觉以及语言听觉、声调、结构和音乐感觉等。2、基本知觉过程:图形背景知觉;知觉恒常性(大小和物体结构恒常性)。

一种基于图像集合的三维重建方法

设计并实现了一整套基于图像集合的三维重建技术。首先对输入的多幅图像提取特征点,然后将这些特征点进行匹配,接着迭代运行从运动恢复结构的优化算法,得到相机参数以及稀疏的空间点云信息,最后利用多视图立体重建方法得到稠密的空间点云模型,完成对目标的三维重建。实验结果表明,本文采用的方法不需要特定的设备,无需人工干预即可自动重建出正确的被观测目标的三维模型。

如何调节长跑运动员的饮食

为了使长跑运动员提高运动成绩，教练员比较注重身体训练，即采用各种方法加大运动量，使机体产生超量恢复，从而提高运动成绩，但却往往忽视运动员的饮食结构和调节。片面认为只要有营养，在比赛前运动员喜欢吃什么就吃什么，不注意料学的搭配。从另一方面讲，人体的承受能力是有极限的。试图用运动量来突破这个极限是很困难的。如果采用科学的饮食，使人体内产生某些变化，以挖掘人体的最大潜能，加上科学的训练方法，就能提高运动成绩。

力量训练的新方法

现代优秀运动员的身体训练方法与传统的大不相同了。过去是将专项身休训练和技术训练结合起来同时进行的。开始时训练量和强度一起增加,然后是强度继续增加而训练量减少。

利用无人机倾斜影像与GCP构建高精度侵蚀沟地形模型

为了提高侵蚀沟立体建模与监测的精度,该文采用消费级无人机作为低空遥感平台,以黄土高原一典型切沟为研究对象,通过无人机采集的倾斜影像与部署的地面控制点,采用多视立体运动恢复结构方法(structure from motion with multi-view stereo,Sf M-MVS)构建了高精度侵蚀沟表面模型,对其建模精度与数字高程模型、正射影像等成果进行分析,并与传统正射航图建模成果进行了比较。结果表明:构建的侵蚀沟稠密点云模型的水平均方根误差约为0.096 m,高程均方根误差约为0.018 m,满足1:500比例尺数字线划图与正射影像图的要求。与正射航图建模成果相比,高程误差减小了50%;侵蚀沟稠密点云的整体密度与地面激光雷达相当,且避免了后者多站拼接造成的密度不均问题。除了沟头部分的小块内凹区域,沟壁、沟头部分没有明显的空洞,植被覆盖的区域也能够正常建模。而正射航图的建模成果中在沟头内凹部分以及植被覆盖部分存在大块的空洞;由侵蚀沟的数字高程模型与等高线图可见,构建的侵蚀沟模型能够准确地反映切沟的形态特征。总体而言,该方法在侵蚀沟的高精度建模与监测方面具有显著优势,具有推广应用的潜力。

露天矿边坡影像三维重建技术

针对边坡稳定性评价研究的需要,提出了一种基于影像的露天矿边坡全自动三维重建方法。该方法利用普通数码相机获取露天矿边坡序列影像,基于运动恢复结构(Sf M)和多视图立体视觉(MVS)算法,生成了稠密三维点云;通过构建不规则三角网和纹理映射,制作了边坡数字表面模型。试验结果表明:重建模型可全面表达露天矿边坡整体形态和局部细节特征,为有效评价边坡稳定性提供了科学依据;该技术具有成本低、高效、全自动等特点,非常适合存在潜在隐患的露天矿边坡动态变形监测。

基于ICP与SFM的双目立体视觉三维重构算法

目前常见的多角度融合三维重构算法主要包括迭代最近点(ICP)算法与运动恢复结构(SFM)算法。针对两种算法的不足,结合双目相机特点,提出一种将ICP与SFM相结合的双目立体视觉多角度融合三维重构算法。首先,采用SFM算法通过双目相机在目标周围拍摄n组图像对,在每组双目图像对中手动选取目标的初始匹配特征点,计算其三维坐标,生成n组三维点云;接着,通过ICP算法计算并优化n组三维点云之间的旋转矩阵与平移向量完成融合,通过Delaunay三角剖分与纹理映射恢复出目标的立体几何形状。实验结果表明:本文算法根据双目相机特点,集合了ICP算法与SFM算法的优点,并最大限度地克服了两种算法的不足,重构效果良好。

无人机遥感真正射影像高精度制图

近年来无人机低空遥感技术不断发展,利用无人机影像生成的真正射影像(TDOM)在成图精度、制作流程方面仍有提高的空间。本文采用固定翼无人机和专业摄影相机采集影像,布设地面控制点,提出了利用运动恢复结构(Sf M)和多视立体视觉(MVS)工作流来生成高精度数字表面模型(DSM)和数字正射影像(DOM)的方法;对遮蔽倾斜部分进行阴影检测、DSM修编和多视影像纹理补偿生成TDOM;最后用TDOM上随机分布的检查点进行精度检查,水平精度为3.3 cm,垂直精度为7.5 cm;消除了DOM中倾斜和阴影部分,使建筑物保持垂直视角,生成的满足1∶500比例尺高精度并消除倾斜阴影的TDOM可用于农村宅基地确权、国土规划设计等领域。

基于优化三维重建技术的快速影像拼接

以无人机代替卫星遥感实现三维重建技术的影像拼接是一种成本低、灵活度高的实现方式。室外无人机影像拼接通常存在深度相机对环境光照条件十分敏感等问题,以运动恢复结构(SFM)和多视角立体(MVS)技术结合构建拍摄区域的密集点云,再通过密集点云实现影像拼接的方法能够解决上述问题,但存在计算量较大和实时性较差的缺点。采用SURF特征描述子和最近邻匹配方法降低计算量,优化算法实时性能,同时提出一种增量式SFM流程中最优图像添加策略,提高光束平差法效率,并降低误差。实验结果表明,该方法能够在较短时间内获得较高精度的拼接影像,具有良好实时性。

眼动跟踪数据集标定与标准化

眼动跟踪数据的准确度直接影响后续模型设计的可靠性和泛化能力,然而收集准确的基准数据十分困难。目前该领域没有统一的预处理方法,致使后续任务的算法比较缺乏一致的基准数据。在反射立体视觉基础上,基于虚拟相机透视投影变换的数据集校正方法可实现数据的预处理。在MpiiFaceGaze数据集上,对样本进行标准化后,结果表明可以获得更准确的眼动数据和更平滑均匀的样本分布。在Alexnet和Resnet模型上,输出性能提高20%以上。